高等数学作为高校理工科专业的重要基础课程，对于培养学生的逻辑思维、抽象思维和问题解决能力起着关键作用。但是，传统的高等数学教学模式往往存在教学模式传统化、学情分析粗放化的情况，难以满足学生个性化需求。在人工智能和大数据时代，将大数据驱动系统引入高等数学教学，为解决这些问题提供了新的思路和方法。大数据驱动系统能够收集、分析海量的教学数据，挖掘其中蕴含的学生学习行为模式、知识掌握情况等信息，结合人工智能技术，能更精准地为教师提供教学决策支持，实现教学的个性化、精准化，提升高等数学教学的质量与效果。
　　一、利用智能教学助手，辅助备课与授课
　　人工智能技术的发展催生出智能教学助手，为教师优化高等数学教学流程提供了有力支撑。因此，教师可充分发挥主观能动性，深度整合智能工具与传统教学智慧，实现教学质量的全面提升。在备课阶段，教师首先需要明确阶段性教学目标，利用智能教学助手的参数设置界面，精准输入知识掌握、能力培养等维度的教学要求。
　　授课过程中，教师可借助现有的学习通平台上的多种互动功能增强课堂参与度。比如，使用抢答功能开展知识点小测验，快速检验学生对所学内容的掌握程度；启用随机点名功能邀请学生回答问题，使学生时刻保持专注；利用投屏功能，将智能教学助手生成的课堂反馈看板、教学资源库中的补充案例等内容同步展示在教室大屏上，方便全体学生观看学习。
　　二、构建智能题库，实现精准练习与反馈
　　智能题库系统采用三级架构实现精准化教学支持：基础层整合知识点标签体系与难度系数矩阵，将高等数学划分为12个知识模块、532个微知识点，每个题目标注多维参数（如“不定积分—换元法—难度4.2— 区分度0.78”）；中间层部署自适应推荐算法，基于学生实时答题数据动态调整练习序列；应用层提供多模态反馈界面。以大一微积分课程为例，系统在“分部积分法”教学单元展现出显著成效：当学生完成首次测试后，系统立即生成能力雷达图，针对“指数函数与多项式乘积积分”错误率超60%的情况，自动推送三组梯度训练题组。
　　初级题组聚焦基本公式应用（如∫xsinxdx），配置分步提示功能；中级题组引入参数变异〔如∫x2e^(-x)dx〕，开放解题思路对比模块；高级题组融合物理场景（如“阻尼振动方程求解”），要求调用摄像头上传手写推导过程。
　　三、借助智能学习推荐系统，开展个性化学习
　　高等数学教学正面临着从“经验驱动”向“数据驱动”的范式转换，智能学习推荐系统作为技术赋能教育的核心载体，不仅革新了学生的学习模式，更要求教师重构教学角色与策略。教师需从传统知识传授者转型为数据分析师与学习引导者，深度解读智能系统生成的学情报告，精准把握学生知识漏洞与认知特点，进而设计差异化教学方案，实现“以学定教”的精准化教学目标。在此过程中，教师需主动介入数据的分析与应用环节，一方面，定期下载系统生成的学情分析报告，梳理班级共性薄弱点与个体差异，比如通过数据可视化图表识别多数学生在多元函数微分学中的理解障碍；另一方面，利用系统提供的预警功能，及时发现学习进度异常学生，结合线上线下混合式辅导进行干预。
　　人工智能下的大数据驱动系统为高等数学教学带来了新的机遇，结合有效的应用策略，能够有效提升高等数学教学质量和学生的学习效果。今后，需要进一步加强相关技术在高等数学教学中的研究与应用，提高数据质量和算法的精准度，持续提升教师运用人工智能和大数据技术开展教学的能力，完善数据安全和隐私保护机制。同时，随着人工智能技术的不断发展，将人工智能与大数据深度融合，开发更智能、更个性化的高等数学教学系统，为学生提供更加优质、高效的数学教育服务。
　　（作者单位：豫章师范学院）